Los siguientes gráficos han sido generados a partir de los datos publicados por el Ministerio de Salud.

# Carga de graphics
library(graphics)

# Carga de ggplot2
library(ggplot2)

# Carga de plotly
library(plotly)
## Warning: package 'plotly' was built under R version 4.0.5
# Carga de dplyr
library(dplyr)
## Warning: package 'dplyr' was built under R version 4.0.5
# Carga de datos desde un archivo CSV
cr_covid19 <- 
  read.csv(
    file='https://raw.githubusercontent.com/gf0604-procesamientodatosgeograficos/2021i-datos/main/ministerio-salud/covid/ultimafecha_CSV_GENERAL.csv', 
    sep = ","
  )

# Conversión de la columna de fecha a la clase Date
cr_covid19$FECHA <- as.Date(cr_covid19$FECHA, "%d/%m/%Y")

Evolución de los casos a través del tiempo

plot()

# Gráfico generado con plot()
plot(
  cr_covid19$FECHA, 
  cr_covid19$positivos,
  main='Evolución en el tiempo de los casos de COVID-19 en CR',
  xlab='Fecha',
  ylab='Casos',
  type="l",
  col="blue"
)
axis(1, cr_covid19$FECHA, format(cr_covid19$FECHA, "%d %b"), tick = FALSE)

# Casos activos
lines(cr_covid19$FECHA, cr_covid19$activos, col="red")

# Casos recuperados
lines(cr_covid19$FECHA, cr_covid19$RECUPERADOS, col="green")

# Casos fallecidos
lines(cr_covid19$FECHA, cr_covid19$fallecidos, col="violet")

ggplot()

# Gráfico generado con ggplot()
ggplot(cr_covid19, aes(x=FECHA)) + 
  ggtitle("Evolución en el tiempo de los casos de COVID-19 en CR") +
  xlab("Fecha") + 
  ylab("Casos") +
  geom_line(aes(y = positivos), color = "blue") +
  geom_point(aes(y = positivos), color = "blue") + 
  geom_line(aes(y = activos), color = "red") +
  geom_point(aes(y = activos), color = "red") +   
  geom_line(aes(y = RECUPERADOS), color="green") +
  geom_point(aes(y = RECUPERADOS), color = "green") +
  geom_line(aes(y = fallecidos), color="violet") +
  geom_point(aes(y = fallecidos), color = "violet") 

plot_ly()